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深層学習 Deep Learning (監修:人工知能学会) 単行本 – 2015/11/5

5つ星のうち 4.1 8件のカスタマーレビュー

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商品の説明

内容紹介

人工知能が人間の知能に急接近! この20年間で最大のブレークスルーが到来!

深層(多段層)ニューラルネットワークの構築は人工知能を模索する研究者にとっては、長年の課題であり夢でもあり、まさに研究対象でもあった。しかしただ単に多層化するだけでは、能力をうまく発揮することは出来なかった。 試行錯誤しながらも着実に歩みを進めてきた「機械学習」が、ここに来て一気に飛躍する様相を見せ始めた。深層学習の手法を使うことにより、機械が自ら表現を学習出来ることが分かったのである。 しかし、深層学習は新しい手法でもあり、未解決な課題も多く存在している。
本書は、この分野の最先端の著者らが、人工知能学会誌に掲載した連載解説を大幅に加筆再編し、
今までの到達点・今後の課題を具体的な研究成果と共に書いたものである。

深層学習―ディープラーニング(Deep Learning)とは何か? いま何が起きているのか? 第一線の研究者たちが徹底解説!
深層学習の理論・応用を、自らの研究に取り込むことを考えている読者には、まさに必携必読の書籍である。

内容(「BOOK」データベースより)

人工知能研究に急展開!!この20年で最大のブレークスルーが到来。人工知能研究の歴史は古い。なかでも、決定木、ベイジアンネットワーク、サポートベクトルマシン…と、試行錯誤しながらも着実に歩みを進めてきた「機械学習」が、ここに来て一気に飛躍する様相を見せ始めた。深層学習―ディープラーニング(Deep Learning)とは何か?いま何が起きているのか?第一線の研究者たちが徹底解説!

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登録情報

  • 単行本: 267ページ
  • 出版社: 近代科学社 (2015/11/5)
  • 言語: 日本語
  • ISBN-10: 476490487X
  • ISBN-13: 978-4764904873
  • 発売日: 2015/11/5
  • 商品パッケージの寸法: 21.1 x 14.9 x 2 cm
  • おすすめ度: 5つ星のうち 4.1 8件のカスタマーレビュー
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カスタマーレビュー

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トップカスタマーレビュー

形式: 単行本
2015年4月に発売した「深層学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)」に続く二冊目の深層学習本。
内容としては人工知能学会誌で2013-14年に連載されていた全7回の深層学習の解説記事を
大幅に加筆修正したものとなっている。
Batch NormalizationやDistillation, Adamなど、ここ1, 2年で出た技術も当たり前のように載っていて
この分野を研究している人にとってはサーベイの時間を短縮できてかなり有益な本だろう。
タイトルは同じだがMLP本とは体感7割ぐらいは内容が異なっており、
特に画像認識, 音声認識, 自然言語処理の各タスクへの応用はMLP本ではあまり取り上げられてなかったこともあって
MLP本をすでに持っている人も買って損することは全くない内容となっている。
またCNNやLSTM, Word Embeddingなどの各タスクにおける最新のトレンドもバッチリ押さえられている。

ただどちらも内容の難易度は少し高めで、またビジネスへの応用が書いてあるわけでもないので
「ディープラーニングって最近よく聞くけど何がすごいの?」
というような疑問を持つ一般人や分野外の人には向いてないだろう。
あくまでこの分野を研究している
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形式: 単行本
人工知能学会の「人工知能」誌に7回に渡って連載された「深層学習」特集記事を、大幅加筆・訂正の上に、単行本として纏めたもの。その7回がそのまま本書における7章(執筆者は別々)になっている。監修者によると、情報系の大学院生向けの由で、技術的なハードルはかなり高い。「深層学習」の活用によって飛躍的に強くなった「アルファ碁」をキッカケとして、「深層学習」をチョット覗いて見ようかという読者には敷居が高く(そうした読者には監修者の一人の松尾豊氏「人工知能は人間を超えるか」の方が相応しい)、専門家向けの内容と言って良い。

第1章~第4章が技術解説、第5章以降が各々画像認識、音声認識、自然言語処理への応用の解説となっている。技術的な解説については、残念ながら私の手に余るが、私の独断では、基本を解説した第1章と、主にボルツマン・マシンを解説した第2章を熟読すると、「何となく」概要を掴めた気分になれると思う。今まで理解して来なかったが、「深層学習(「人工知能」)」の目的が、対象の<生成モデル>を求める事にあり、<モデル推定>、<パラメータ推定(モデルは一般に沢山のパラメータを持つ)>といった用語が文献中に数多く登場する理由がようやく飲み込めた。本書が「アルファ碁」の登場後なら、画像認識への応用の章がより面白くなったかと思うと残念であ
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形式: 単行本
基礎をしっかり数式を用いて説明する、硬派な教科書。統計学/物理数学の素養がある人がDeepLearningについて学ぶには最適の書と思われる。特に、序章のまとまり感がすばらしく、激賞したい。
逆に、概要イメージを説明するイラスト本や、最新の技術の紹介本ではない。さっと読みたい、アウトラインが知りたい、と言った方にはおススメしにくい。
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形式: 単行本 Amazonで購入
高度な部分が多く、個人的には岡谷さんが書かかれた「深層学習」本のほうがまとまっていて分かりやすいと思います。
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